【摘 要】
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目的:研究甲状腺乳头状癌（papillary thyroid carcinoma,PTC）常规CT平扫期、增强动脉期和静脉期图像的影像组学特征在预测其颈部淋巴结转移（cervical lymph node metastasis,CLNM）中的价值,并进一步分析多期相中影像组学特征的预测效能,旨在探讨CT多期相扫描的必要性。方法:收集2017年1月至2020年6月在我院行甲状腺外科治疗的1213例患
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目的:研究甲状腺乳头状癌（papillary thyroid carcinoma,PTC）常规CT平扫期、增强动脉期和静脉期图像的影像组学特征在预测其颈部淋巴结转移（cervical lymph node metastasis,CLNM）中的价值,并进一步分析多期相中影像组学特征的预测效能,旨在探讨CT多期相扫描的必要性。方法:收集2017年1月至2020年6月在我院行甲状腺外科治疗的1213例患者的临床资料和CT图像,依据纳入和剔除标准筛选出197例PTC患者。197例患者中,选取层厚为1mm的平扫期、动脉期、静脉期图像进行影像组学研究,共512个CT图像（193例平扫期、131例动脉期,188例静脉期,仅124例患者含全部三期）。使用ITK-SNAP软件对512个CT图像中显示病灶最大面积的层面人工勾画感兴趣区（region of interest,ROI）,运用Pyradiomics软件对每幅ROI提取107个影像组学特征。512个CT图像随机划分为训练组和测试组（4:1）,利用全部107个特征,对是否存在CLNM,采用Gridsearch CV方法并5折交叉验证法获取随机森林（random forest,RF）分类器的最佳分类参数是{‘max＿depth’:60,‘max＿features’:‘sqrt’,‘min＿samples＿leaf’:8,‘n＿estimators’:20}。124例患者的平扫期、动脉期、静脉期的CT图像分别按训练集:测试集=9:1随机划分,使用最佳分类参数和Select KBest算法选择的最佳特征组合top（k）,对是否存在CLNM分别构建三期的RF分类预测模型,并10折交叉验证,获取top（k）和相应的10折受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic,ROC）;对124例患者分别构建平扫期+动脉期、动脉期+静脉期、平扫期+静脉期、平扫期+动脉期+静脉期四个联合期相的CT图像按训练集:测试集=9:1随机划分,使用最佳分类参数和Select KBest算法选择的top（k）,对是否存在CLNM分别构建四个联合期相的RF分类预测模型,并10折交叉验证,获取top（k）和相应的10折ROC。模型优劣的评价指标为10折ROC的最大平均曲线下面积（area under curve,AUC）值和准确度。统计分析用R语言,P<0.05表示差别有统计学意义。结果:PTC的CT平扫期、动脉期、静脉期的影像组学特征构建的RF预测模型的10折ROC曲线的最大平均AUC值分别是0.843、0.775、0.783,相应的准确度分别是0.767、0.695、0.726;CT平扫期+动脉期、平扫期+静脉期、动脉期+静脉期、平扫期+动脉期+静脉期四个联合期相的RF模型的10折ROC曲线的最大平均AUC值分别是0.829、0.829、0.777、0.821,相应的准确度分别是0.759、0.765、0.724、0.733。平扫期预测CLNM的性能显著优于动脉期及静脉期（P<0.05）,而动脉期与静脉期预测CLNM的AUC值无统计学差异;平扫期、平扫期+动脉期、平扫期+静脉期、平扫期+动脉期+静脉期扫描组合之间的的差异无统计学意义（P>0.05）;动脉期+静脉期组合AUC值较低,差异有统计学意义。结论:1.PTC的CT平扫期、动脉期、静脉期以及四个联合期相的影像组学特征均可以预测CLNM;2.CT平扫期图像的影像组学特征预测性能明显高于动脉期和静脉期;3.CT扫描联合期相的影像组学特征不能进一步提高CLNM的预测性能。
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